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인공지능의 할루시네이션 이해하기

할루시네이션(Hallucination)이란?

할루시네이션은 인공지능이 잘못된 정보를 생성하거나 실제와 다른 해석을 하는 현상입니다.

AI가 훈련 데이터의 한계나 알고리즘의 오류로 인해 발생할 수 있습니다.

할루시네이션의 원인

  • 데이터 부족: AI가 다양한 데이터로 충분한 훈련이 되지 않았을 때, 일부 상황에서 잘못된 판단을 할 수 있습니다.

  • 과적합(Overfitting): AI가 특정 데이터에만 맞춰져 새로운 데이터나 상황에는 적절히 반응하지 못하는 경우입니다.

  • 알고리즘 오류: 설계의 결함이나 알고리즘의 한계로, AI가 문맥을 완전히 이해하지 못하고 단어를 잘못 배열할 수 있습니다.

대처 방법

  • 데이터 다양성 증가: 더 많고 다양한 데이터를 제공하여 일반화 능력을 개선합니다.

  • 모델 검증 강화: 정기적인 테스트와 검증을 통해 AI의 성능을 지속적으로 확인하고 개선합니다.

  • 사용자 피드백 활용: 실제 사용자 경험을 통해 수집된 피드백을 활용하여 AI의 해석력과 정확도를 높입니다.

슬라이드를 통해 할루시네이션 문제의 예시를 살펴보세요.